Aggiornamento sulla malattia da coronavirus 2019 (COVID-19)

A causa delle crescenti preoccupazioni riguardo alla diffusione del virus COVID-19, aggiungeremo ulteriori corsi di formazione online con istruttore come alternativa opzionale ai corsi in aula.

Calendario e registrazione

Prerequisiti

MATLAB Fundamentals
Deep Learning Onramp

Il deep learning con MATLAB è approvato dal Deep Learning Institute di NVIDIA. Il Deep Learning Institute offre corsi specializzati di formazione basati anche sull’utilizzo di GPU. Scopri i contenuti specifici del settore e i corsi avanzati di programmazione CUDA.

Per saperne di più

Deep Learning con MATLAB

Questo corso, della durata di due giorni, fornisce un'introduzione esaustiva e pratica al Deep Learning con MATLAB^®. I partecipanti impareranno come creare, addestrare e valutare diversi tipi di reti neurali profonde. I corsi di formazione con istruttore prevedono l’utilizzo di GPU NVIDIA per accelerare l’addestramento delle reti. Ecco alcuni degli argomenti:

Importazione di dati relativi a immagini e sequenze
Utilizzo delle reti neurali convoluzionali per la classificazione, la regressione e altre applicazioni relative alle immagini
Utilizzo delle reti Long Short-Term Memory (LSTM) per previsione e classificazione di sequenze
Modifica delle architetture di rete comuni per risolvere problemi personalizzati
Miglioramento delle prestazioni di una rete attraverso la modifica delle opzioni di training

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Prerequisiti

MATLAB Fundamentals
Deep Learning Onramp

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Giorno 1
Transfer Learning per la Classificazione delle Immagini	Obiettivo: Classificare le immagini con reti pre-addestrate. Utilizzare il transfer learning per addestrare le reti di classificazione personalizzate. Reti pre-addestrate Datastore per immagini Transfer learning Valutazione della rete
Interpretazione del Comportamento di una Rete	Obiettivo: Scoprire come funziona una rete visualizzando i dati dell'immagine mentre passa attraverso la rete. Applicare questa tecnica a diversi tipi di immagini. Attivazioni Estrazione di funzioni per il machine learning
Creazione di Reti	Obiettivo: Creare reti convoluzionali da zero. Comprendere come vengono passate le informazioni tra i layer delle reti e come funzionano i diversi tipi di layer. Training da zero Reti neurali Layer di convoluzione e filtri
Training di una Rete	Obiettivo: Comprendere il funzionamento degli algoritmi di training Impostare le opzioni di training per monitorare e controllare il processo di apprendimento. Training delle reti Grafici dei progressi dell’apprendimento Validazione

Giorno 2
Miglioramento delle Prestazioni di Rete	Obiettivo: Scegliere e implementare modifiche alle opzioni degli algoritmi di training, all'architettura di rete o ai dati di training per migliorare le prestazioni della rete. Opzioni dell’algoritmo di apprendimento Grafi aciclici diretti Datastore aumentati
Esecuzione di Regressione su Immagini	Obiettivo: Creare reti convoluzionali in grado di prevedere risposte numeriche continue. Transfer learning per la regressione Metriche di valutazione per reti di regressione
Utilizzo del Deep Learning per la Computer Vision	Obiettivo: Addestrare reti per localizzare ed etichettare oggetti specifici all'interno delle immagini. Flusso di lavoro per 'applicazioni su immagini Rilevamento di oggetti
Classificazione dei Dati di una Sequenza	Obiettivo: Costruire e addestrare reti per eseguire la classificazione su sequenze ordinate di dati, come serie temporali o dati di sensori. Reti Long Short-Term Memory Classificazione di sequenze Pre-elaborazione di sequenze Sequenze categoriali
Generazione di Sequenze di Output	Obiettivo: Utilizzare le reti ricorrenti per creare sequenze di previsioni. Classificazione sequence-to-sequence Previsioni su sequenze

Guaranteed to Run

Registrandoti ad uno di questi corsi, avrai la certezza che non sarà cancellato o rischedulato per nessuna ragione.

Calendario e registrazione

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Date	Località	Lingua	Costo
Su richiesta	Autogestiti 180 giorni di accesso completo a partire dal giorno dell'acquisto	English	USD 350
Su richiesta	Autogestiti 180 giorni di accesso completo a partire dal giorno dell'acquisto	Japanese	USD 350
20 lug 2020- 21 lug 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare India	English	USD 1.500
23 lug 2020- 24 lug 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Stati Uniti orientali	English	USD 1.500
06 ago 2020- 07 ago 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Australia orientale	English	USD 1.500
13 ago 2020- 14 ago 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Cina	Chinese	USD 1.500
20 ago 2020- 21 ago 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Australia orientale	English	USD 1.500
25 ago 2020- 26 ago 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Giappone	Japanese	USD 1.500
02 set 2020- 03 set 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Corea	Korean	USD 1.500
10 set 2020- 11 set 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Australia orientale	English	USD 1.500
24 set 2020- 25 set 2020	Online 9:00 a.m. - 5:00 p.m. Central European Standard Time	English	USD 1.500
29 set 2020- 30 set 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Stati Uniti Pacifico	English	USD 1.500
29 set 2020- 30 set 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Europa centrale	German	USD 1.500
07 ott 2020- 08 ott 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Australia orientale	English	USD 1.500
27 ott 2020- 28 ott 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Europa centrale	English	USD 1.500
05 nov 2020- 06 nov 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Australia orientale	English	USD 1.500
05 nov 2020- 06 nov 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora legale Stati Uniti orientali	English	USD 1.500
10 nov 2020- 11 nov 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Giappone	Japanese	USD 1.500
02 dic 2020- 03 dic 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Europa centrale	English	USD 1.500
16 dic 2020- 17 dic 2020	Online 9:00 - 17:00 Ora solare Corea	Korean	USD 1.500

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